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AI每日精选 | 微软人工智能和物联网实验室正式启用,首批30家企业入驻;华为面向全球发布AI-Native数据库等

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斯坦福大学医学院首次大型测试,人工智能如何在不泄漏医疗秘密的情况下拯救生命人工智能算法需要大量的医学数据进行训练,机器学习才能由此提供强大的新方法以发现和了解病因。这些数据中包括图像,基因组信息或电子健康记录等所有非常敏感的信息。日前,研究人员正在研究如何让AI从大量医疗数据中学习,同时保证数据不被泄漏。 加利福尼亚的斯坦福医学院日前正在进行首次重大测试,患者可以选择将他们的医疗数据贡献给AI系统,该系统可以被训练以诊断眼病而无需实际访问病人的个人详细信息。 参与者通过应用程序提交眼科检查结果和健康记录数据。该信息用于训练机器学习模型以识别图像中的眼病(例如糖尿病性视网膜病和青光眼)的迹象。但这些数据受到Oasis Labs开发的技术的保护,Oasis Labs是一家从加州大学伯克利分校开设的创业公司,其保证信息不会泄漏或被滥用。上周,斯坦福大学医学院与加州大学伯克利分校,斯坦福大学和苏黎世联邦理工学院的研究人员合作开始试验。据称,私人患者数据的敏感性迫在眉睫。对来自不同医院的数据进行过训练的AI算法可以潜在地诊断疾病,预防疾病和延长生命。但在许多国家,由于法律限制,医疗记录无法轻易分享并提供给这些算法。使用AI在医学图像或数据中发现疾病的研究通常涉及相对较小的数据集,这也极大地限制了技术的发展。(MIT科技评论)

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